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Enregistrement W3214767332 · doi:10.1139/tcsme-2021-0146

Aircraft fuel thermal management system and flight thermal endurance

2021· article· en· W3214767332 sur OpenAlexafffundvenue
Rafiq Manna, Natarajan Ravikumar, Stephen C. Harrison, Kiari Goni Boulama

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHeat transferHeat capacity rateNuclear engineeringThermalThermal management of electronic devices and systemsAircraft fuel systemMaterials scienceCombustionEnvironmental scienceThermodynamicsMechanical engineeringCombustion chamberEngineeringVapor lockPlate heat exchangerChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An aircraft thermal management model was created in which fuel is circulated through the heat dissipating components for cooling purposes. A fraction of this fuel is then fed to the engine for combustion, while the excess is cooled by rejecting heat to the ambient environment and returned to the tank. The thermal management system was designed to control the temperature of the heat dissipating surface, ensuring a certain heat removal rate while safeguarding the physical integrity of the fuel. The changes in fuel temperature and heat transfer rates with time were calculated. We observed that for a constant heat dissipating surface temperature, the temperature of the heated fuel increased, and the heat removal capacity degraded over time. Conversely, for a specified heat removal rate, the temperatures of both the heat-dissipating surface and heated fuel increased during the flight. Lastly, when the maximum fuel temperature was specified, both the temperature of the heat-dissipating surface and heat removal rate decreased over time. In all cases, the time taken for these variables to hit the user-defined threshold values was recorded. We present a detailed sensitivity analysis highlighting the importance of the fuel recirculation rate on the performance of an aircraft’s thermal management system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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